matlab 1d cnn
时间: 2023-07-30 17:08:30 浏览: 180
回答: 在Matlab中实现1D CNN,你可以参考引用\[3\]中提到的论文《一种用于轴承故障诊断的二维卷积神经网络优化方法》。该论文介绍了一种新的数据预处理方式,将原始时域信号数据转换成二维灰度图像来提取转换后的图像特征,并使用2D CNN进行分类。你可以根据该方法的思路,将原始的1D数据转换成2D图像,然后使用Matlab中的卷积神经网络工具箱进行训练和分类。另外,你还可以参考引用\[2\]中的代码,将你的数据转换成适应CNN输入格式的4D维度(长,宽,通道数,样本量),然后进行训练和测试。希望这些信息对你有帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [利用MATLAB做一维CNN分类 问题及解决方法](https://blog.csdn.net/weixin_43712964/article/details/125422122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断与结果可视化](https://blog.csdn.net/m0_61363749/article/details/124754311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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